雷射切割不銹鋼之粗糙度預(yù)測(cè)模式探討-文庫吧資料
2024-09-09 00:51本頁面
【正文】 及直交表 ? ? ? 網(wǎng)路參數(shù)最佳化 ? 網(wǎng)路參數(shù)最佳化步驟依序?yàn)椋? ? ? 、水準(zhǔn)值及直交表 ? ? ? 定義控制因子、水準(zhǔn)值及直交表 ? 對(duì)倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)路程式造成預(yù)測(cè)誤差影響的網(wǎng)路參數(shù)有誤差函數(shù)精確度 (A)、學(xué)習(xí)循環(huán) （ B） 、初始加權(quán)值 (C)、初始偏權(quán)值 (D)、隱藏層處理單元數(shù) (E)、學(xué)習(xí)速率 (F)及慣性因子 (G)等七個(gè)。 倒傳遞網(wǎng)路 ? 倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)路 的應(yīng)用較其它型式網(wǎng)路普遍，且其預(yù)測(cè)能力較佳，此乃因倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)路只用一個(gè)正規(guī)神經(jīng)元表達(dá)一個(gè)變數(shù)，對(duì)基本輸入的部份累加運(yùn)算、轉(zhuǎn)換，使得模式對(duì)於變數(shù)高值域與低值域部份，具有相當(dāng)高的敏銳性和精確性，其網(wǎng)路架構(gòu)如圖 倒傳遞網(wǎng)路 倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)路運(yùn)算式 ? 倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)路的運(yùn)算主體可分為兩部份，第一部份為藉由輸入學(xué)習(xí)範(fàn)例資料來學(xué)習(xí)的模式，以求得加權(quán)值 （ Weight value）和偏權(quán)值 （ Threshold value） 的學(xué)習(xí)過程。 類神經(jīng)網(wǎng)路 類神經(jīng)網(wǎng)路 ? 一個(gè)類神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)包含許多層，主要分為 輸入層 、 隱藏層 與 輸出層 三種。 田口法的應(yīng)用 ? 田口法在本研究之應(yīng)用為利用直交表、平均數(shù)分析與變異數(shù)分析等來求得倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)路程式的最佳網(wǎng)路參數(shù)。 損失函數(shù) ? 損失函數(shù) L（ y） 以泰勒級(jí)數(shù)對(duì)目標(biāo)值 m 展開，可以表示成式 y=m 時(shí)的損失為最低 參數(shù)之最佳化程序 ? 定義目標(biāo)函數(shù) ? 定義控制因子及水準(zhǔn)表 ? 選擇直交表 ? 平均數(shù)分析 ? 變異數(shù)分析 平均數(shù)分析 ? 平均數(shù)分析 ( Analysis of mean, ANOM )的目的在於了解每個(gè)控制因子水準(zhǔn)對(duì)於目
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